Verwenden von Eingabeaufforderungen zum Abrufen von Vervollständigungen aus Modellen
Sobald das Modell bereitgestellt ist, können Sie testen, wie es Eingabeaufforderungen vervollständigt. Eine Eingabeaufforderung ist der Textteil einer Anforderung, der an den Vervollständigungsendpunkt des bereitgestellten Modells gesendet wird. Antworten werden als Vervollständigungen bezeichnet, die in Form von Text, Code oder anderen Formaten vorliegen können.
Eingabeaufforderungstypen
Eingabeaufforderungen können basierend auf der Aufgabe in Anforderungstypen gruppiert werden.
| Aufgabentyp | Beispiel für Eingabeaufforderung | Beispiel für Vervollständigung |
|---|---|---|
| Klassifizieren von Inhalten | Tweet: Mir hat die Reise gefallen. Stimmung: |
Positiv |
| Generieren neuer Inhalte | Auflisten von Reisemöglichkeiten | 1. Fahrrad 2. Auto ... |
| Führen einer Unterhaltung | Ein freundlicher KI-Assistent | Beispiele anzeigen |
| Transformation (Übersetzung und Symbolkonvertierung) | Englisch Hallo Deutsch: |
Hallo |
| Zusammenfassen von Inhalten | Bereitstellen einer Zusammenfassung des Inhalts {text} |
Im Inhalt werden Methoden für maschinelles Lernen genannt. |
| Weitermachen, wo Sie aufgehört haben | Eine Möglichkeit zum Anbau von Tomaten | ist das Einpflanzen von Saatgut. |
| Geben sachlicher Antworten | Wie viele Monde hat die Erde? | Eine |
Qualität der Vervollständigung
Mehrere Faktoren beeinflussen die Qualität von Vervollständigungen einer generativen KI-Lösung.
- Die Art und Weise, wie eine Eingabeaufforderung gestaltet ist. Weitere Informationen zum Prompt Engineering finden Sie hier.
- Die Modellparameter (werden als Nächstes behandelt)
- Die Daten, anhand derer das Modell trainiert wird und die durch Modelloptimierung mit benutzerdefinierten Einstellungen angepasst werden können
Sie haben mehr Kontrolle über die Vervollständigungen, die durch Trainieren eines benutzerdefinierten Modells zurückgegeben werden, als durch Prompt Engineering und Parameteranpassung.
Anrufe tätigen
Sie können mit dem Richten von Aufrufen an Ihr bereitgestelltes Modell über die REST-API, Python, C# oder in Studio beginnen. Wenn Ihr bereitgestelltes Modell auf einem GPT-3.5- oder GPT-4-Modell basiert, lesen Sie die Dokumentation zu Chatvervollständigungen, für die andere Endpunktanforderungen und Variablen erforderlich sind als für andere Basismodelle.